MiniMax-M2.7 vs DeepSeek-V4-Flash：哪个适合你的任务

你的 agent 运行了十分钟，账单到了，现在你想知道另一个便宜模型是否能用更少的钱完成同样的工作。简短版本如下。如果你的回答很短，且提示词能放进 180K token，那么两个模型在纸面上都能胜任，所以由你的工作负载成本决定。如果你需要单次回答超过 8,192 token，或超过 180K 的上下文，就选 DeepSeek-V4-Flash。两者都只需一个 key 和一个 base_url，所以你可以分别在每个模型上运行自己的任务，然后看数字。

规格来自 CheapTokens API 事实（2026 年 10 月 26 日）：

• MiniMax-M2.7（开放权重，根据其 Hugging Face 页面为 229B 参数）：id MiniMaxAI/MiniMax-M2.7，180K 上下文，每次回答最多 8,192 个输出 token。
• DeepSeek-V4-Flash，发布版 0731：id deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731，380K 上下文，每次回答最多 32,768 个输出 token。

两者都在 https://api.cheaptokens.dev/v1 支持 OpenAI Chat Completions 和 Anthropic Messages（Anthropic SDK 和 Claude Code 使用相同地址，不带 /v1）。每个模型只有一个固定价格，没有高峰时段，一个余额覆盖所有模型。当前价格在定价页面上；本文中的价格来自实时价格标签，所以始终是今天的。

哪个模型适合哪种工作#

决定选择的是两个数字：模型能读多少，以及一次能写多少。

现在看钱，基于三个工作负载。

案例 1：每天 1,000 个请求的支持机器人#

假设你运行一个每天 1,000 张工单的支持机器人。每个请求包含系统提示词、几个知识库片段和最近的消息，大约 1,500 个输入 token。回复大约 250 个 token。这是每个模型一天的成本，旁边是 OpenRouter：

看总计，而不是列。一个请求的计费是输入和输出加在一起，而在这种形态下，输入是输出的六倍。总计中，输入和输出一起计算，两个模型都比 OpenRouter 便宜。作为参考，OpenRouter 在 2026 年 10 月 26 日每 1M token 的价格：MiniMax-M2.7 $0.30 输入 / $1.20 输出，DeepSeek-V4-Flash $0.0475 输入 / $0.1568 输出。

案例 2：输入不断堆积的 agent 循环#

OpenClaw、Cline 或 Aider 等 agent 工具会在每一步重新发送工作上下文：它们读过的文件、工具结果、到目前为止的历史。假设每步平均 40,000 个输入 token 和 600 个输出 token（一次工具调用和一条简短评论），一个工作会话有 200 步：

这就是 agent 循环的陷阱：你为模型重新读取的内容付费，而不是为它写的内容付费。这里输入是输出的六十多倍，所以账单由表中的输入侧承担。

循环中另一个重要因素是上下文在哪里结束。在大仓库上的会话会逐步增长；MiniMax-M2.7 最多支持 180K，DeepSeek-V4-Flash 最多支持 380K。如果你的会话经常超过 180K，更大的窗口能让你不必手动裁剪历史。要了解一天跨更多模型的 agent 工作，请参阅OpenClaw 最便宜的模型。

案例 3：单次回答中处理一个长文件#

现在看相反的形态。你要求在一次回答中为一个模块提供完整的测试套件，大约 20,000 个 token。MiniMax-M2.7 的一次回答最多支持 8,192 个 token，所以这样的请求会在文件中间停止，API 会告诉你：finish_reason 返回 length 而不是 stop。DeepSeek-V4-Flash 一次回答最多支持 32,768 个 token，所以整个文件能放进一次调用。对于 6,000 token 的提示词，那次调用花费 $0.0021。

远低于 8,192 token 就完成的回答适合两个模型：一个函数、一个 diff、从文档中提取的 JSON、一条工单回复。这里由总计决定。相同的 6,000 token 提示词，相同的 2,000 token 回答，所以比较行：

如果你想详细了解长回答方面，DeepSeek-V4-Flash 快速入门涵盖了流式传输和长输出，而 MiniMax-M2.7 定价文章有价格方面的内容。

在你自己的提示词上试用两者#

最干净的测试是把同一个请求发送给两个模型。只有 model 字段会变。

将你的 key 导出为 CHEAPTOKENS_API_KEY（设置见文档）并运行：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1",
    api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"],
)

MODELS = [
    "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
    "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
]
PROMPT = "Write a Python function that parses ISO 8601 dates and returns a datetime. Add three tests."

for model in MODELS:
    r = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": PROMPT}],
        max_tokens=4000,
    )
    print(model)
    print("  finish_reason:", r.choices[0].finish_reason)
    print("  tokens in/out:", r.usage.prompt_tokens, r.usage.completion_tokens)

你会得到两个短块：模型 id、finish_reason 以及来自 usage 字段的两个 token 计数。最可能的是 finish_reason 为 stop，这意味着模型自行完成；如果是 length，模型碰到了 max_tokens，所以提高它。把你自己的计数放在定价页面上的实时费率旁边，你就得到了你的任务在每个模型上的成本，而不是文章中的平均值。MiniMax 在 Hugging Face 上的模型卡（2026 年 10 月 26 日检查）建议 M2.7 使用 temperature 1.0 和 top_p 0.95，所以如果你想要制造商的设置，请将这两个参数添加到 M2.7 调用中。

如果它不工作#

• 找不到模型。 使用上面列表中的完整 id。像 minimax-m2.7 这样的短名称是价格标签的标签；API 接受 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 和 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731。
• 连接失败。 对于 OpenAI SDK，地址以 /v1 结尾。对于 Anthropic SDK 和 Claude Code，则不是。
• 回答在句子中间结束。 检查 finish_reason。如果是 length，将 max_tokens 提高到模型的限制，或者当你需要超过 8,192 token 时，将任务移到 DeepSeek-V4-Flash。

如果你想看产品视角，两个模型也在 DeepSeek 和 MiniMax 页面上。